—— 数据与评测基础设施支撑具身产业化
10 月 8 日，《新闻联播》聚焦具身智能产业化加速落地专题，光轮智能数据与评测基础设施获重点报道。光轮智能具身智能数据平台汇聚全国各地的人类视频与仿真合成数据，已交付 150 万小时人类视频数据，量级达到全球领先。公司依托首创的 "求解 — 测量 — 生成" 三位一体全栈自研仿真平台 SimFoundry，打造覆盖 "数据 - 评测 - 部署" 全链路的机器人持续学习基础设施，不仅服务模型训练，还提供规模化仿真评测与真实部署反馈。未来将持续构建支撑行业发展的数据与评测基础设施。
—— 四可体系支撑规模化验证
具身智能从实验室走向落地，中试成为规模化关键环节。光轮智能推出全球首个工业级规模化评测平台 RoboFinals，将真实产业任务转化为可执行、可复现、可比较的仿真测试，围绕可量化、可对比、可复现、规模化四类能力展开。平台依托 SimFoundry 仿真与 Real2Sim2Real 闭环，并与西门子合作将工业知识转化为机器人训练评测资产；全球前五具身模型团队已采用该体系，光轮还与 NVIDIA 联合开源 Isaac Lab-Arena 评测基准。
—— 仿真评测破解具身落地难题
面对具身智能从样机验证走向量产应用的中试验证难题，光轮智能构建全球首个工业级规模化评测平台 RoboFinals。平台以可量化、可对比、可复现、规模化为核心，通过 SimFoundry"求解 — 测量 — 生成" 物理仿真能力，将真实产业任务转化为标准化仿真测试，在机器人进入现场前完成大规模验证，并形成 "发现问题 — 定位问题 — 解决问题 — 重新验证" 闭环。目前全球前五具身模型团队均已采用，公司还与 NVIDIA 联合开源 Isaac Lab-Arena 评测基准，并携手西门子将工业知识转化为机器人可训练的仿真资产。
—— 全模态真实行为数据 破解物理AI训练瓶颈
在2026世界机器人大会期间，光轮智能正式发布全球首个十万小时级全模态人类行为开源数据集EgoSuite-Open100K，填补了全球具身智能领域大规模、高精细、全维度实景训练数据的空白。
—— 从 ＂卖铲人＂ 到共同训练者
继密集 "补脑" 之后，具身智能又闹起 "数据饥荒"—— 仿真数据、互联网视频、真机遥操作数据越来越多，模型能力提升却不明显，落地能力堪忧。本文以光轮智能与黎曼动力 "百万小时数据建设" 等共创合作为切入点，剖析了具身数据 "由一个个孤岛构成的群岛" 这一本质困境，梳理了 "统一接口格式" 与 "对抗式采集" 两条破局路径，并指出数据平台正从纯粹的 "卖铲人" 转向参与出题、考试与纠错的共同训练者。文章进一步探讨了失败数据从噪声变为稀缺资产的逻辑、头部企业自建闭环对独立平台的挤压，以及未来生态围绕训练判断、部署回流、数据生产三类能力重组的趋势。
—— 仿真数据打破真机数据瓶颈，虚实融合构建数据飞轮
当下具身智能行业普遍依赖真机采集交互数据，但真机模式正遭遇成本、场景覆盖、并行产能三重天花板，Sim2Real 仿真训练路线从辅助工具升级为核心数据生产载体。国内赛道分化出两大玩家阵营：苏度、银河通用等全栈企业自研仿真引擎，以虚拟数据为主、真机微调为辅训练机器人模型；光轮智能、谋先飞、群核科技、凌迪科技等基建厂商输出标准化仿真平台、3D 资产与专用数据集，补齐行业底层工具短板。行业共识逐步形成：仿真不会完全替代真实数据，但虚实融合的数据生产体系，是具身智能迈向规模化通用能力的必经之路，而仿真环境的经验生产能力，将成为下一阶段产业核心竞争壁垒。
—— 打通数据采集真机部署闭环，升级通用机器人模型
黎曼动力与光轮智能、诺亦腾机器人达成战略合作，合力推进 2026 年度百万小时多模态具身智能数据建设。三方分别依托世界动作模型、数据评测平台、动捕力觉采集技术形成互补，精准匹配模型能力短板定向生产训练数据，补齐精细力控、复杂操作等长尾任务数据缺口。旗下 Riemann-1.0、Matrix-Game 3.5 两大模型同步迭代，构建 “数据生产 - 模型训练 - 真机测试 - 反馈优化” 完整产业闭环，提升机器人在开放物理环境的通用交互能力。
—— 搭建完整数据基建破解行业数据孤岛
国内具身物理交互合规数据存量仅 50 万小时，相较商业化所需体量缺口超 99%。黎曼动力携手光轮智能、诺亦腾机器人，计划 2026 年底完成 100 万小时多模态数据采集训练，共建全流程产业数据基础设施。行业现存采集成本高、效率低、数据孤岛等痛点，业内提出通过实景工厂、仿真生成、视频转动作多路径缓解供给难题；专家强调数据缩放是通用具身智能的核心，精准度量数据分布才能规避无效采集。
—— 共建完整数据闭环，开展具身智能 Scaling 行业实验
黎曼动力联合光轮智能、诺亦腾机器人搭建具身智能数据底座，目标 2026 年底达成 100 万小时机器人训练数据，规模约为当前全球高质量存量的两倍。三方打通真机采集、仿真生成、模型训练、效果评测全链路，还将输出行业标准与开源数据集，试图验证具身智能的数据缩放定律能否成立。
—— 打通数据训练闭环，提速机器人智能化迭代
8月6日，具身智能领域迎来重磅产业合作，黎曼动力正式官宣与光轮智能、诺亦腾机器人达成深度战略合作。三家国产科创企业发挥各自赛道核心优势，形成模型研发、数据基建、动作捕捉的全链条协同体系，聚焦具身智能数据建设、模型适配验证、机器人能力迭代等核心方向协同攻坚，计划冲刺2026年百万小时级高质量具身智能数据储备，为国产机器人智能化升级筑牢底层根基，推动行业告别数据短板与技术碎片化困境。